Beranda

Kalkulator CNN

◈ Konvolusi 2D ◉ Gambar → Matriks ⊡ Pooling Layer μ Normalisasi ∿ Konvolusi 1D

Kalkulator RNN

⟳ Forward Pass RNN ⊞ Forward Pass LSTM

Kalkulator MLP

∇ Backpropagation MLP σ Fungsi Aktivasi ⇗ Optimizer ⊗ Softmax & Cross-Entropy ⊛ Attention Mechanism ⊘ Dropout & Regularisasi ⊕ Inisialisasi Bobot

Konsep JST

Beranda CNN ◈ Konvolusi 2D ◉ Gambar → Matriks ⊡ Pooling Layer μ Normalisasi ∿ Konvolusi 1D RNN ⟳ Forward Pass RNN ⊞ Forward Pass LSTM MLP ∇ Backpropagation σ Fungsi Aktivasi ⇗ Optimizer ⊗ Softmax & Cross-Entropy ⊛ Attention Mechanism ⊘ Dropout & Regularisasi ⊕ Inisialisasi Bobot Konsep JST

⊗ Loss

Kalkulator Softmax & Cross-Entropy

Hitung softmax, cross-entropy loss, gradien, dan metrik klasifikasi step-by-step.
L = −Σ y·log(ŷ) | ∂L/∂z = ŷ − y | Precision · Recall · F1

⊕ Konfigurasi

Jumlah Kelas

4

Logit z (output jaringan)

Label True (one-hot atau index)

Mode

Temperature T

T = 1.0

∇ Gradien ∂L/∂z = ŷ − y

⊕ Multi-Sampel

Logits (satu baris = satu sampel)

True Labels (index per baris)

Reduction

Klik ▶ Hitung.

◈ Confusion Matrix

Jumlah Kelas

3

Nama Kelas (pisah koma)

True Labels

Predicted Labels

Klik ▶ Hitung.

📈 Loss Landscape

Mode

Jumlah Kelas

3

⬡ JSTCalc Kalkulator Jaringan Saraf Tiruan — PHP MVC

⊞ Zoom Halaman

16² 4K

FHD 1080p